蝙蝠算法在PFSP调度问题中的应用研究

针对新生的启发式智能算法蝙蝠算法求解离散型生产调度问题存在的局限性,利用对蝙蝠算法重新编码以及初始化的方式来求解离散型生产调度问题。通过对经典的生产调度基准数据进行测试,并同较成熟的标准粒子群算法进行比较。结果表明,蝙蝠算法在解决离散的生产调度问题时,具有较好的优化性能。验证了蝙蝠算法求解离散性问题的有效性以及可行性。

改进蝙蝠算法在Job-shop调度问题上的应用

针对蝙蝠算法求解Job-shop调度问题的局限性,采用字符串编码、NEH初始化种群粒子和增加随机扰动的方法,对现有蝙蝠算法进行改进。通过对Job-shop调度问题基准算例的求解,并和模拟退火算法、标准遗传算法和粒子群算法进行比较,验证了该算法操作简单,收敛速度快,结果精度高,能有效求解Job-shop调度问题。